CC BY
12
АЛГОРИТМ ФОРМИРОВАНИЯ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОТИВОПОЖАРНОМ СТРАХОВАНИИ СОЦИАЛЬНЫХ И
ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
А.Ю. Зенин,
ФГКУ «Специальное управление ФПС № 37 МЧС России», г. Воронеж
А.В. Калач, д.х.н., профессор, М.Б. Шмырева, к.э.н., Воронежский институт ГПС МЧС России, г. Воронеж
Требуемый уровень пожарной безопасности производственных объектов достигается с помощью систем предотвращения пожаров и взрывов, противопожарной защиты и организационно-технических мероприятий.
Управление пожарной безопасностью объектов предусматривает осуществление следующих процессов:
- создание организационной структуры управления пожарной безопасностью;
- нормативное обеспечение системы управления пожарной безопасностью;
- научно-техническое и информационное обеспечение системы управления пожарной безопасностью;
- мониторинг пожарной безопасности объектов;
- разработку и реализацию организационных и инженерно-технических мероприятий по обеспечению пожарной безопасности конкретных объектов;
- обучение работников и их подготовку к действиям по предупреждению и ликвидации пожаров;
- ликвидация пожаров, проведение аварийно-спасательных работ;
- материально-техническое и финансовое обеспечение;
- противопожарное страхование.
Несомненна важность и актуальность каждого научного исследования в области разработки теории и методов принятия решений. Существует большое количество методов и моделей принятия решений в различных условиях, среди них отдельное место занимают методы принятия решений в противопожарном страховании, которые наиболее востребованы в практических приложениях. Именно эти методы позволяют принимать объективно оптимальные решения с наиболее надежным результатом. Во всех моделях принятия решений прослеживается единый подход - для каждой альтернативы вычисляется некоторый числовой показатель ее привлекательности, называемый функцией полезности альтернативы, и в результате анализа этого показателя принимается оптимальное решение. В классической теории функция полезности является суммой частных оценок альтернатив по критериям, что, конечно просто в вычислительном плане. Однако, такая модель не совершенна и имеет недостатки и ограничения, среди которых можно выделить два: Функция полезности нелинейна к числовым оценкам альтернатив по критериям ввиду того, что не учитывает степень выполнимости критериев, то есть того, на сколько удовлетворяют требованиям критерия все альтернативы в совокупности. И слабо
254
выполнимые критерии, и выполнимые в высокой степени дают одинаковый вклад в функцию полезности. А так, как функция полезности очень чувствительна к оценкам альтернатив по критериям, то небольшое изменение одной из оценок по любому критерию может привести к изменению решения. Второй недостаток тесно связан с первым: все существующие методы принятия решений позволяют оценивать альтернативы, но не уделяют внимания анализу самих критериев: насколько они адекватны, выполнимы, объективны. С другой стороны, в настоящее время интенсивно развивается новое направление в области теории измерений - теория оценивания противопожарных тарифных ставок и коэффициентов [1].
Правилами страхования имущества юридических лиц от огня и других опасностей каждого Страховщика предусмотрена возможность возмещения реального ущерба вследствие гибели, утраты или повреждения застрахованного имущества, возникшего в результате следующих событии:
РИСК 1: пожар, удар молнии, взрыв, в том числе взрыв газа, употребляемого в бытовых целях, падение пилотируемых летательных аппаратов или их частей.
Кроме того, по соглашению сторон, особо оговоренному в договоре страхования, Страховщик может в дополнение к страхованию от рисков, перечисленных выше, предоставить страховую защиту от повреждения, утраты или гибели имущества вследствие следующих событии (далее «ДУ» -дополнительные условия):
РИСК 2: повреждение водой (ДУ No1 страхования от повреждения водой);
РИСК 3: стихийные бедствия (ДУ No2 страхования от стихийных бедствий);
РИСК 4: посторонние воздействия (ДУ No3 страхования от посторонних воздействий);
РИСК 5: противоправные действия третьих лиц (ДУ No4 страхования от противоправных действий третьих лиц);
РИСК 6: поломки машин и оборудования (ДУ No5 страхования поломок машин и оборудования);
РИСК 7: кража со взломом, разбои и грабеж наличных денег (ДУ No6 страхования наличных денег от кражи со взломом, разбоя и грабежа);
РИСК 8: бои стекол (ДУ No7 страхования боя стекол);
РИСК 9: повреждение электронного оборудования (ДУ No8 страхования электронного оборудования);
РИСК 10: порча имущества в холодильных камерах (ДУ No9 страхования от порчи имущества в холодильных камерах);
РИСК 11: ущерб при погрузочно-разгрузочных работах (ДУ No 10 страхования от ущерба при погрузочно-разгрузочных работах);
РИСК 12: терроризм, диверсии (ДУ No11 страхования от терроризма и диверсии).
При моделировании технических систем, которые подвержены воздействию стохастических факторов, широкое распространение получили вероятностные модели. Одним из наиболее распространенных методов в распознавании является
255
статистический метод, основанный на байесовской теории [1]. Основой этого метода является известная теорема Байеса:
Р(5£ /А) =
Р(Б1)Р(А/Б1)
НЛ) '
где Р ( Б 1 / А) - апостериорное значение величины при условии, что произошло событие А;
Р (А / Б 1 ) - условная вероятность наступления события А при условии, что произошло событие
Покажем возможности использования байесовского подхода в сфере оценки пожарного риска. В настоящем исследовании необходимо определить влияние некоторого фактора (угрозы) У на степень некоторого типа противопожарной защиты объектов, представленных на рисунке 1.
1) жилое здание высотой до 28 м
2) жилое здание высотой более 28 м
3) здание гостиницы
4) здание театра
5) здание музея
6) здание концертного зала
7) здание магазина
8) здание столовой
9) здание вокзала
10) здание ВУЗа
11) здание школы
12) офисное здание высотой более 28 м
13) здание склада каучука завода СК
14) здание ЦЗ/1
15) здание мельницы
Рис. 1. Объекты для классификации в противопожарном страховании на основе метода главных компонент и проведения кластерного анализа
Для выявления из всех признаков тех, которые являются наиболее информативными, с точки зрения задачи распознавания, предлагается предварительно провести анализ данным методом главных компонент.
В этом случае методику можно представить следующими основными этапами:
1. Составление исходной матрицы Х «объект-признак» размером т х п.
Т
2. Составление ковариационной матрицы признаков Кпхп=ХТХ.
3. Составление корреляционной матрицы, элементами которой являются:
^ V Vки КИ' (2)
т
4. Сингулярное разложение корреляционной матрицы R=USV , где и и V -ортогональные матрицы левых и правых сингулярных векторов; S - матрица-вектор сингулярных чисел, расположенных в порядке убывания [2].
5. Определение к главных компонент, определяемых по соотношению первых сингулярных чисел.
6. Из анализа первых к столбцов (главных компонент) матрицы и определяются компонентные веса, приходящиеся на каждый информационный признак.
7. Проводится кросс-валидация (в случае малой выборки объектов) или «зашумление» путем добавления исходной матрицы X, и пункты 1-6 повторяются.
8. Определяются признаки, которые по результатам двух расчетов имеют наибольшие компонентные веса. Они и отбираются в качестве признаков для дальнейшей процедуры распознавания.
Очевидно, что предлагаемая методика позволит отбирать признаки не только для решения задачи классификации объектов, но и для проведения кластерного анализа [1].
Проведем верификацию методики кластерного анализа в оценке 15 объектов противопожарного страхования, представленных на рисунке 1 выше.
В начале выделим критерии для определения коэффициента оценки противопожарного состояния 15 объектов. К данным критериям, по мнению авторов, следует отнести следующие (рисунок 2).
Унифицированные критерии оценки объектов противопожарного страхования
•1 Применение электрооборудования, соответствующего классу пожароопасной и (или) взрывоопасной зоны, категории и группе взрывоопасной смеси •2 Применение в конструкции быстродействующих средств защитного отключения электроустановок или других устройств, исключающих появление источников зажигания
•3 Применение оборудования и режимов проведения технологического процесса, исключающих образование статического электричества •4 Устройство молниезащиты зданий, сооружений и оборудования •5 Применение устройств, исключающих возможность распространения пламени из одного объема в смежный
•6 Применение объемно-планировочных решений и средств, обеспечивающих ограничение распространения пожара
•7 Устройство эвакуационных путей, удовлетворяющих требованиям безопасной эвакуации людей.
•8 Устройство систем обнаружения пожара, оповещения и управления эвакуацией людей
•9 Применение систем коллективной защиты (в том числе противодымной) обеспечивающей деятельность пожарной охраны
• 10 Применение основных строительных конструкций с пределами огнестойкости и классами пожарной опасности, соответствующими требуемым степени огнестойкости и классу конструктивной пожарной опасности зданий и сооружений
•11 Применение огнезащитных составов и строительных материалов для повышения пределов огнестойкости строительных конструкций
•12 Устройство аварийного слива пожароопасных жидкостей и аварийного стравливания горючих газов из аппаратуры •13 Применение первичных средств пожаротушения •14 Применение автоматических установок пожаротушения •15 Наличие лифтов для перевозки пожарных подразделений •16 Наличие противопожарного водоснабжения
•17 Организация деятельности подразделений пожарной охраны на объекте •18 Наличие требуемых проездов и подъездов пожарной техники •19 Организация обучения работников по программам ПТМ (пожарно-технического минимума), противопожарным инструктажам •20 Организация добровольной пожарной охраны на объекте
Рис. 2. Унифицированные критерии для оценки объектов противопожарного страхования
С целью осуществления экспертной оценки организуются две группы экспертов, специализирующихся в области страхования и перестрахования и знакомых друг с другом. В первую группу включены специалисты перестраховочных компаний, а во вторую - специалисты по страхованию имущественных рисков. Число экспертов в группе №1 равно 5 человек; число экспертов в группе №2 также равно 5.
Результаты нормализованного значения при определении коэффициента оценки противопожарного состояния объектов
Критерий* Единица Значения в нормализованной матрице иу
измерения 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 Не требуется 1 1 - 1 1 1
2 Да 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
3 Не требуется - - - 2 2 2 1 2 2 1 1 - 1 1 1
4 Неисправно 2 1 1 2 1 3 1 3 1 1 1 2 1 1 1
5 Не требуется - - - - 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1
6 Да 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1
7 Да 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
8 Не требуется - 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
9 Не требуется - 1 - 3 3 3 3 3 1 1 - 1 1 1 1
10 Да 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1
11 Не требуется - - - 1 3 1 3 3 1 1 - - - - 1
12 Не требуется - - - - - - - - - 2 - - - 1 -
13 Нет 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1
14 Не требуется - - - 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 - - - 1 2 2
15 Не требуется - 1 - - - - - - - - - 1 - - -
16 Да 1 1 1 1 - 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
17 Не требуется 1 1 2
18 Да 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
19 Низкая 3 3 1 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1
20 Нет 2 2 1 - - - - - - - 1 2 1 1 1
* Нумерация объектов в соответствии с рисунком 1. Нумерация критериев в соответствии с рисунком 2
Результаты кластерного анализа объектов противопожарного страхования представлены рисунке 3 ниже. Данные предварительно нормировались. При анализе определялся метод анализа, вид формулы для расстояния (евклидово) и количество кластеров (3) в эталонном алгоритме.
Рис. 3. Результаты кластерного анализа объектов противопожарного
страхования
Таким образом, рассмотренный подход в сочетании с сингулярным разложением матрицы «объект-признак» позволяет выбрать рабочий словарь признаков пожарной опасности, устойчивый к изменениям априорно неизвестного параметра модели данных.
Список использованной литературы:
1. Зикратов И.А., Техтереков С.А., Чижов В.А. Методика выбора информативных признаков для классификации объектов на основе метода главных компонент // Научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России". - 2014. - №. 3. - С. 40-44.
2. Бондарев А.Е., Галактионов В.А. Визуальный анализ кластерных структур в многомерных объемах данных // Научная визуализация. - 2016. - Т. 8. - №. 3. - С. 1-24.
3. Сметанкина Г. И., Деревянко В. М. Социально-экономические аспекты противопожарного страхования в современной России // Новая наука: современное состояние и пути развития. - 2016. - №. 9. - С. 248-250.
4. Ермасова Н., Ермасов С. Страхование. - Litres, 2016.
5. Зенин А.Ю. и др. Методический подход к оценке и экономическому обоснованию тарифных ставок противопожарного страхования имущества // Вестник Воронежского института ГПС МЧС России. - 2016. - №. 1 (18).
6. Abakanov T. et al. Formalised assessment of the earth crust seismic potential (Mmax) Of Kazakhstan based on a complex of seismogeophysical parameters //Казахстан Республикасы. - 2016. - Т. 2224.
7. Трифонов Б. И. Практические аспекты расчета тарифа в рисковых видах страхования //Стратегии бизнеса. - 2016. - №. 3 (23).
8. Суханов Ю. Ю. О некоторых особенностях независимой оценки пожарного риска в Российской Федерации // Новая наука: современное состояние и пути развития. - 2016.
9. Lozhkin V. et al. Differential neural network approach in information process for prediction of roadside air pollution by peat fire //Materials Science and Engineering Conference Series. - 2016. - Т. 158. - №. 1. - С. 012063.
10. Porfiriev B. Crises in Russia: contemporary management policy and practice from a historical perspective. - Routledge, 2016.
11. Rawlings P. The Great Fire of London and the Origins of Fire Insurance: A Brief Note //Browser Download This Paper. - 2016.
